运营决策模型（精选8篇）
运营决策模型 篇1
随着信息技术的发展,对于实施可中断负荷管理可以为电力系统和整个社会创造巨大的效益,这在一定程度上体现了用户对维持电力系统稳定性方面的作用,用户通过与供电公司签订可中断负荷合约,并在合约规定的负荷中断时期(一般都是用电高峰时期)中断供电,等效地增加了电力系统的电力供给能力,并为其节约大量的投资成本和运行成本。但在现阶段由于可中断终端负控设备一般都安装在用户侧,而用户很有可能发生违约行为,这给系统带来巨大的风险,因此,在进行可中断负荷决策时要考虑用户的违约风险。用户违约风险管理的思想被广泛应用于银行业中信贷风险管理上。计算违约概率是衡量违约风险大小的一个方法,但在金融领域内违约概率的应用一般都有大量的历史数据支撑,而可中断负荷管理在我国尚处于初级阶段,相关数据的不充分要求采用新的表达方式,模糊概率是用语言来描述事件发生的概率,是解决数据不充分情况下概率表达的一种工具,可用到可中断负荷用户违约风险的表达上。可中断负荷管理决策的关键是如何设计可中断负荷合约类型。文献[1-2]运用期权思想设计可中断负荷合约,为供电公司和用户提供了一个强有力的风险规避工具。但这需要一个成熟的电力金融市场,显然这与我国现状不符。文献[3-6]运用成本定价思想设计可中断负荷合约。在用户的负荷中断成本函数中引入用户停电意愿参数,运用博弈论中的机制设计原理激励用户上报真实中断成本,从而达到可中断负荷资源的最优分配。采用成本定价方法对市场成熟度的要求较低,更适合我国国情,但该机制中用户停电意愿在实践中难于定量化,其应用同样受到了限制。
因此,本文提出了一套新的可中断负荷合约设计模型。该模型将供电公司视为可中断负荷管理的决策者,从这个角度来看,可中断负荷可以认为是供电公司的一种备用容量购买资源。在决策过程中考虑用户的违约风险,并用模糊概率表示,将用户为供电公司节约的备用容量购买成本视为用户对供电公司的贡献,并依据用户的实际报价将其中一部分比例分配给用户作为对它的激励,最后通过两层决策优化模型计算分配给每个用户的最优可中断负荷容量以及补偿给其的最优可中断电价。
1. 市场运营过程中用户违约风险概率
可中断负荷用户违约是指用户在合约规定的负荷中断时期不按照合约中断而继续用电的行为,从供电公司的角度看这是一种风险。决定可中断负荷用户违约风险大小的主要因素是中断时期的负荷中断成本,而这又与多方面的因素相关,包括负荷中断时间、负荷中断持续时间、提前通知时间和用户的生产特性等,由于目前还没有一种通用的模型能用来描述这些因素与用户负荷中断成本之间的综合数量关系,因而通过经典数学定量分析用户的违约风险概率就有很大难度,事实上,很多情况下,供电公司只能对用户的可中断负荷违约风险进行一个大体的估计,例如“很可能违约”、“可能违约”和“有点可能违约”等等,对于这一类模糊违约风险,可以运用模糊概率表示。
1.1 模糊概率的表示法
用语言描述事件发生的概率称为语言概率或模糊概率。如“可能很”,“几乎不可能”和“可能有点”等等。显然,语言概率值可以表示为[0,1]上的模糊集。
定义9([0,1])为[0,1]上的模糊幂集,ε为9([0,1]中的某一选定的子集簇,则称ε为语言概率值空间,而ε中的元素称为概率语言值。
显然ε应该构成一个模糊语言系统,即ε包括若干原始单词,而且对于逻辑运算和算子作用封闭。一般来说,原始单词取为“p”(p为[0,1]中的实数)、“很可能”和“很不可能”,其隶属函数为
(2)“很可能”
(3)“很不可能”
其中a>1/2为一参数。
由原始单词经过逻辑运算和算子作用可能得到一系列概率语言值。如
(4)不很可能(π(F))=[很可能(π(p))]'=1-很可能(π(p))
(5)非常可能(π(p))=[很可能(π(p))]2
(6)有点可能(π(p))=[很可能(π(p))]1/2
在实际应用中,常把论域[1]换成一有限集,如
此时可取
同样也可以求出其他概率语言值。
1.2 模糊概率的清晰化
由于模糊概率分布的表达方式不同于一般概率分布的表达方式,若要对它们进行比较计算,只能将其非模糊化为一个清晰数进行分析。
重心法是将模糊概率转换为清晰值最简单的一种方法,但该计算方法首先要求各个α-截集,当值需要用到非模糊化后的清晰数时,这部分计算就无形中增加了计算量,为此文献提出了二次重心法对其进行了改进,其计算步骤如下:
①首先求出关于P的重心
它是事件发生的平均概率。
②采用
归一化平均概率,可以得到各事件模糊概率的清晰值。
根据用户实际违约情况的语言描述,运用式(5)给出的归一化后的概率语言值可以得出用户的模糊违约概率值。
2 市场运营过程中可中断负荷二层优化决策模型
2.1 可中断负荷容量决策模型
电力市场环境下,购电成本最小化是供电公司经营的最大目标之一。由于可中断负荷主要以备用容量的形式参与市场竞争,因此,这里所指的购电市场主要是指备用容量市场。
对于供电公司来说,在用户不违约的情况下,备用容量购买成本主要包括发电备用市场的备用容量购买成本和支付给可中断负荷用户的可中断电价。用户一旦违约,供电公司为保证系统的可靠性,需要从实时购电市场高价购进这部分电量,这部分成本也是供电公司在进行决策时需要考虑的一部分因素。为此,构建以下目标函数。
其中;Pr'——发电商备用市场报价函数;Qr'—发电备用市场购买电量;Ci—用户i的中断成本;EED—预期用户违约的总电量;Ph—实时市场高峰时刻购电电价;xi——为用户i分配的可中断负荷容量;
约束条件为:
Qrmin和Qrmax分别表示发电备用机组允许购买的最低容量和最高容量,ximin和ximax分别表示用户i允许中断的最小和最大负荷容量,Qr表示供电公司需要购进的总备用容量。
求解(P1)可以获取最优的可中断负荷容量。
2.2 可中断电价决策模型
在确定了对每个用户分配的可中断负荷容量之后,下一步就是在既定的负荷中断量基础上如何最小化总支付可中断补偿电价。即
其中:Yi——支付给用户i的可中断补偿电价。Y1的具体形式即为供电公司采取的补偿模式。它除了就用户的中断成本进行补偿之外,还要就用户的贡献部分对用户进行激励,以及就用户的违约损失部分对用户惩罚。可以表示为:
其中:Yci—表示用户单位负荷中断成本补偿;Yri——表示用户得到的激励部分,这与用户对供电公司的贡献有关;Ywi——表示用户预期违约风险的惩罚金。
2.2.1 中断成本补偿部分
供电公司在进行可中断负荷补偿电价决策时对每个用户的负荷中断成本值并不一定掌握着精确的信息,但可以通过用户调查等手段得到几种典型的成本类型C+(k=1,2,…,K),用户可以根据自己的成本类型特征,选择最接近其真实成本类型的典型成本向供电公司申报其中断成本Cik。
则用户得到的成本补偿为
2.2.2 激励部分
供电公司对用户的激励部分主要来源于用户对供电公司的贡献,这主要是指减少的备用容量购买成本。如图1所示,P(Qr)为供电公司面临的发电商备用市场报价曲线,在没有用户参与竞价的条件下,发电市场出清价格为Pr,在有用户参与竞价的条件下,备用市场的出清价格为Pr',如果备用市场采用PAB竞价模式,则用户为供电公司节约的总成本为Cr1+Cr2,这就是可中断负荷对供电公司的贡献。而Cr1可认为是用户的共同贡献,可由所有用户共同分享,而Cr2是用户的差别贡献,在分享的时候需要体现出中断成本的差异性。
由图1可知,
如果P(Qr)可以表示为Pr'=αr+βrQr'的形式,则式(11)可进一步表示为
则用户i提供单位可中断负荷容量对供电公司节约总贡献为
若用θi表示用户的激励因子,则用户得到的激励部分为
2.2.3 惩罚部分
对用户的惩罚主要是对预期违约风险的惩罚,这与供电公司高峰时期增加的购电成本相关。
用户EED表示用户的总期望违约电量,可由下列一组公式表示。
EEDij表示总共有j个用户违约的情况下,用户i的预期违约电量。Pi,pj为模糊违约概率。
用户由于预期违约风险而遭受的惩罚部分为
将式(10)、(15)和(17)代入式(9)可以得到用户最终的可中断电价补偿模式,即
由式(18)可以看出用户得到的可中断电价补偿与其可中断负荷成本正相关,与其对供电公司的贡献正相关,与其违约风险负相关。
将式(18)代入式(P2)得到可中断电价激励因子的决策模型,为:
模型的求解必须满足以下几组约束条件
(1)对用户的激励部分不能大于其贡献,即
(2)用户上报真实成本信息时所获取的利润最大,即
Cik表示用户的真实成本类型,Yok(θok)表示当用户上报其它典型成本类型Cok得到的可中断电价补偿。
求解(P3)可以获取到供电公司对用户的最后激励系数θi,将其带入式(18)可以得到用户的最优补偿电价,该电价既能最小化供电公司的补偿成本,还能够激励用户上报真实的成本信息。
3 电力市场运营算例分析
3.1 基本数据
假设某一地区某一时刻供电公司需要购进的备用容量为1050MW,面临的备用市场供给曲线为Pr=35.024+0.585Qr,高峰时期购电电价均值为0.56元/kw·h。供电公司通过调研分析得出用户典型的成本类型为0.440,0.480,0.496,0.553,0.581,0.642,0.667,0.706,单位为元/kw·h。共有8个大用户参与可中断负荷管理,每个用户的基本信息并对其上报的成本信息进行排序结果如表1所示。为了减少计算量,。用户申报的可中断负荷成本信息如表2所示。
3.2 计算结果分析
3.2.1 模糊违约概率
按2.1给出的有限论域模糊概率和式(4)(5),可计算出清晰值如表2所示。
将表2得出的结论代入表1可以得出用户的违约概率值。
3.2.2 可中断负荷容量与电价决策
供电公司采用模型(P1)和(P3)在考虑用户各种违约状态下进行的可中断负荷容量和电价结果如表3所示。由于三个以上用户同时发生违约的概率比较小,在这里不予考虑。
3.2.3 计算结果分析
对用户降低违约风险的激励性(见表3)
4 结语
文章构建了考虑用户违约风险的可中断负荷双层决策模型,第一层模型通过最小化供电公司的备用容量购买成本求得最优负荷中断量分配计划,第二层模型通过最小化补偿成本并引入用户上报真实成本的激励因子求得每个用户的最优补偿电价。在用户的违约风险大小和其获得的补偿利润之间建立一定的关系,可以有效地激励用户降低违约风险,提高供电公司提高决策效率。在用户的可中断补偿电价中加入合理的激励因子,将其给供电公司节约的备用容量成本中的一定比例作为补偿电价的一部分,可以激励他们上报真实的成本信息。
Mw、元/kw·h、元
摘要：信息化管理的迅猛发展,对电力运营市场具有深远影响。运用模糊概率表示可中断负荷用户的违约风险概率,在此基础上构建了一套可中断负荷双层决策优化模型。第一层模型将供电公司总备用容量购买成本分为发电商备用容量购买成本、可中断负荷容量购买成本和现货市场购进违约电量的高昂购电成本三部分,通过最小化总备用成本在用户之间优化分配可中断负荷容量;第二层模型将供电公司支付给用户的可中断负荷补偿电价分为成本补偿,贡献激励和违约惩罚三部分,通过最小化总支付成本并在约束条件中引入对用户上报真实成本信息的激励因子,获得最优的可中断负荷补偿电价。该模型层次分明,操作简单,适用户于供电公司在推广初期、相关数据不充分情况下的可中断负荷决策。算例证明了所构建模型的合理性。
关键词：可中断负荷,违约风险,模糊概率,备用容量,激励因子
参考文献
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运营决策模型 篇2
——运用运筹学的理念定会取得 “运筹帷幄，决胜千里”
运筹学问题和运筹思想可以追溯到古代，它和人类实践活动的各种决策并存。现在普遍认为，运筹学是近代应用数学的一个分支，主要是将生产、管理等事件中出现的一些带有普遍性的运筹问题加以提炼，然后利用数学方法进行解决。界定运筹学作为在科学界的一门独立学科的出现，应当说是在1951年，即P.M.Morse和G.E.Kimball 的专著“运筹学方法”出版的那一年。运筹学的思想贯穿了企业管理的始终，运筹学对各种决策方案进行科学评估，为管理决策服务，使得企业管理者更有效合理地利用有限资源。优胜劣汰，适者生存，这是自然界的生存法则，也是企业的生存法则。只有那些能够成功地应付环境挑战的企业，才是得以继续生存和发展的企业。作为企业的管理者，把握并运用好运筹学的理念定会取得“运筹帷幄之中，决胜千里之外”之功效。
一、企业发展原则与战略管理
企业战略管理是企业在宏观层次通过分析、预测、规划、控制等手段，充分利用本企业的人、财、物等资源，以达到优化管理，提高经济效益的目的。随着我国经济市场化的日益加深，市场竞争日趋激烈，我国企业面临着更多的环境因素的影响与冲击。企业要求得生存与发展，必须运筹帷幄，长远谋划，根据自身的资源来制定最优的经营战略，以战略统揽全局。企业战略过程包括，明确企业战略目标，制定战略规划，作出和执行战略决策，并最后对战略作出评价。企业战略管理作为企业管理形态的一种创新，应是以市场为导向的管理、是有关企业发展方向的管理、是面向未来的管理、是寻求内资源与外资源相协调的管理、是寻找企业的长期发展为目的。也就是将企业看作一个系统，来寻求系统内外的资源合理分配与优化，这正体现了运筹学的思想。我国企业战略管理的内容应根据自己的国情，制定对应的战略。主要侧重规定企业使命、分析战略环境、制定战略目标。中国现在绝大部分商品已由卖方市场转为买方市场，知识经济正向我们走来，全球经济一体化的程度在加深，我国企业不仅直接参与国内市场，还将更直接面临与世界跨国公司之间的角逐，企业间竞争的档次和水平日益提高，因而企业将面临更加复杂的竞争环境。只有确定了宏伟的奋斗目标，才能使企业凝集全部的力量，众志成城，向一个共同方向努力，争取实现有限资源的最有效的利用。显然，运筹学理念的作用举足轻重。
二、企业生产计划与市场营销
1、生产计划。使用运筹学方法从总体上确定适应需求的生产、贮存和劳动力安排等计划，以谋求最大的利润或最小的成本，运筹学主要用线性规划、整数规划以及模拟方法来解决此类问题。线性规划问题的数学模型是指求一组满足一个线性方程组（或线性不等式组，或线性方程与线性不等式混合组）的非负变量，使这组变量的一个线性函数达到最大值或最小值的数学表达式.建立数学模型的一般步骤：
（1）确定决策变量（有非负约束）；对于一个企业来说，一般是直生产某产品的计划数量。
（2）写出目标函数（求最大值或最小值）确定一个目标函数；
（3）写出约束条件（由等式或不等式组成）.约束条件包括指标约束需求约束、资源约束等；
（4）最后根据目标函数为作出最合适的企业生产计划决策。
2、市场营销。一个市场研究专家试图用数据证明消费者的洞察多么有意义，而一个战略管理咨询专家则强调成功营销案例中隐藏的思路更有价值。我认为市场营销管理的任务主要是探查决策环境，进行数据和信息的搜集、加工、分析，确定影响决策的因素或条件。因此，在确定目标阶段实际上包含了问题识别和问题诊断两个内容。在设计方案阶段要理解问题，建立模型，进行模拟，并获得结论，提供各种可供选择的方案（方案主要通过对产品、价格、销售渠道、促销等基本环境的控制来影响消费需求的水平、时机和构成）。评价方案阶段要根据确定的决策准则，从可行方案中选择出最优或满意的方案。这些都都可以使用运筹学的理念来为管理者提供辅助决策。
三、企业库存管理与运输问题
1、库存管理。如果说生产计划是从信息流的角度指挥、控制生产系统的运行，那么库存的管理则是从物质流的角度来指挥和控制。库存管理的目标是如何最有效的利用企业的物质资源的问题。
由于库存的物质属性，因此对生产系统的日常运行具有更直接的作用，库存是指处于存储状态的物品或商品。库存具有整合需求和供给，维持各项活动顺畅进行的功能。而库存的存在又意味着占用资金、面积、资源，这种矛盾的处境导致了库存管理的必要性与难度。现在流行的库存管理系统的库存管理软件，一般含货品进货、出货管理系统，仓库管理系统，报表系统等子模块等，运用的原理还是运筹学模型。
2、运输问题。在企业管理中经常出现运输范畴内的问题，例如，工厂的原材料从仓库运往各个生产车间，各个生产车间的产成品又分别运到成品仓库。这种运输活动一般都有若干个发货地点（产地）、又有若干个收货地点（销地）；各产地有一定的可供货量（产量）；各销地各有一定的需求量（销量）；运输问题的实质就是如何组织调运，才能满足各地地需求，又使总的运输费用（公里数、时间等）达到最小。运输模型是线性规划的一种特殊模型。这模型不仅实用于实际物料的运输问题，还实用于其它方面：新建厂址的选择、短缺资源的分配问题、生产调度问题等。
四、企业人事管理与财务管理
1、人事管理。随着知识经济的到来，现代企业的竞争已经变成人才的竞争。知识经济条件下，经济发展中的知识含量高，对过去一直贯穿和渗透于农业和工业经济中的知识的作用就凸显得日益突出，知识经济时代的到来，是知识成为社会的主要财富，知识和信息逐步成为与人力、资金并列的企业第三大“战略资源”。因此，人力资源的竞争已成为企业间竞争的焦点。所以企业应根据自身的特点和发展状况，应该建立战略导向型的人力资源管理，根据客户总部与下属公司不同的架构，建立对应的人力资源管理模式，最大程度地通过战略纽带将“分割”的人力资源管理职能整合起来，带动企业文化、企业管理等的全面提升，以内部管理的完善获取市场竞争中的优势。这显然蕴涵的是运筹学的理念。还可以用指派问题对人员合理分配；用层次分析方法可以确定一个人才评价体系等。
资本运营质量与企业投资决策研究 篇3
企业资本运营是相对独立于生产经营、属于价值层面的经济行为, 是一种高层次的价值创造活动。资本运营是企业以所拥有的资本为对象, 通过资本更大范围的流动, 实现内外部资源的优化配置, 提升企业竞争力的经营活动, 是企业发展中的重要层次。
提高资本运营质量, 做好投资决策对于企业发展具有重要作用。首先, 有利于调整产业结构, 优化资源配置。企业可以根据自身发展规划和市场需求, 适时调整企业内部人力资源、物资资源和资本资源, 调整投资方向和产业结构, 重组资本结构。其次, 有利于企业建立和完善现代企业制度。第三, 有利于资本规模化国际化发展。企业实施资本运营战略, 通过兼并和收购, 形成更大的经济实体, 实现纵向的、横向的、混合规模的资本扩张, 向集团经济和规模经济发展, 逐步实现企业经济的规模化、国际化。
二、提高资本运营质量促进投资决策能力提升的对策
1、调整和优化企业资本结构
企业资本的优化配置要处理好四个关系:一是资本的产业结构关系。企业通过多个产业的投资, 既可以避免单一行业经营的风险, 又可实现资本的优化组合。二是资本的产品结构关系。在企业发展过程中, 要根据市场需求和竞争态势将资本投放在不同的产品上, 使不同的产品满足不同层次顾客的需求。三是资本的空间结构关系。企业应考虑不同地域的资源条件、自然条件、投资环境和市场需求, 调整企业的经营战略。四是资本的风险结构关系。资本收益总是和一定的风险相关的。因此, 要注意投资的安全性要综合考虑上述关系, 做到:运行协调、供求平衡、资产流动和风险适度。
2、拓宽融资渠道进行多种经营
随着市场竞争的不断加剧, 单纯依靠企业自身资本的积累和传统的融资渠道很难满足企业的资金需要。在这种情况下, 企业可利用自身的法人财产权在资本市场上进行直接融资, 也可以股权出让和转让的形式以及以存量资产出让、土地置换、发行债券等形式筹资。此外, 企业在资本运作过程中, 可以将多元化发展和专业化发展相结合, 以降低企业风险, 提高企业核心竞争力。
3、建立企业资本运营的联动机制
企业资本运营的根本目标是为了扩大主导产品或主营业务的规模, 使企业商品生产经营达到规模经济。因此, 企业的资本运营应该有利于剥离企业非经营生产, 提高企业资本质量, 使商品经营成果直接转换成资本经营成果, 提高资本运营效率和商品经营效率。资本运营要在有关联的企业之间进行, 尽量减少无关联企业的兼并, 以合理的市场结构, 形成企业适度的竞争状态。抛弃或防止资本运营中一哄而上的做法, 将资本运营行为和商品生产经营的切实需要紧密结合, 规划出有序的、渐进的资本运营轨道。
4、完善资本运营的决策机制
企业资本运营必须正确定位, 明确决策的权限和管理责任, 形成良好、快捷、有效的决策机制。一是建立和完善企业资本运营决策的分权模式, 明确划分决策权限。国有资产管理部门或国有控股公司的决策权, 应限于当企业资本运营涉及资产所有权在不同性质的主体之间重组或变更时做出明确选择;而当资本运营在相同所有权主体之间发生, 则只需企业法人批准;至于企业的资本运营只涉及所有权的派生权能如经营权、占用权, 则其决策权利属于法人。二是明晰企业资产决策的责任, 构建资本运营决策的风险约束机制。国有资产管理部门或国有控股公司资产运营决策的任务是促进企业中国有资产的价值保值和有利于提高资本的生产配置效率, 降低资本运营风险。三是建立资产运营决策的价值实物协同机制, 促进企业资本运营质量的提高。
5、健全投资约束机制
全面、可靠, 直接影响决策的正确性, 进而影响整个投资项目的效益性和风险性。在实践中, 可行性论证一般可采取单元论证和联合论证相结合的方式。投资建议一般由业务部门或投资管理部门提出, 经投资建议部门单元初步论证后报企管委申请立项, 企管委经审核同意批准立项, 由投资管理部门组织联合论证, 联合论证一般由业务部门、财务部门、基建部门等联合进行。有必要的应邀请金融部门、财政部门、资源部门参加联合论证, 使可行性方案更科学, 联合论证通过的投资方案报企业决策机构进行决策, 保证投资决策的科学性和依据性。此外, 还要建立相应的签证制度, 即联合论证方案必须经联合论证部门负责人的签字。另一方面, 健全投资运营的约束机制, 必须建立和完善投资决策责任制。确立责任主体, 明确投资目标, 落实投资决策各环节岗位责任制, 遵循责任目标具体可计量和讲求资本金安全性和效益性的原则, 确定责任目标, 加强审查监督, 改变投资运营无人承担现象, 减少因投资运营不善造成资不抵债, 破产倒闭带来的风险, 确保企业资本良好运作。
三、结束语
企业进行投资和控股决策, 一方面意味着企业未来利润的增长, 同时也意味着企业风险有可能扩大。因此, 企业必须综合提高资本运营质量, 通过完善各项管理制度, 提高投资决策的科学性, 避免和减少投资运营风险, 从而实现企业的长期健康发展。
参考文献
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运营决策模型 篇4
大数据作为一种重要的战略资产,已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门,其深度应用不仅有助于企业经营法,还有利于推动国民经济的健康发展[1]。面对大数据时代的洪流,大数据技术的研究与应用,将能帮助公司充分的挖掘数据资产价值,更好支撑公司未来的可持续发展。
1研究背景
通过对历史数据的分析,服务公司发展决策、引导公司科学发展实践、监测公司科学发展进程是大多数公司的常用方法。湖南省电力公司一直高度重视分析决策工作,不断完善分析决策体系,拓宽分析决策领域,丰富分析决策手段,其分析决策水平明显提升,为公司改革与发展提供了有力支撑。当前,公司正处于重要的战略机遇期、管理转型期和改革攻坚期,分析决策工作面临的形势也正在发生深刻的变化。
一方面,分析决策应用的领域范围越来越广,用户对分析预测精度的要求越来越高,影响分析决策结果的影响因子也越来越复杂,数据来源越来越广泛、多样且数据量剧增;另一方面,电力行业经过多年的发展,特别是信息化建设的加速,积累了海量的行业数据,但这些数据都尘封于数据仓库中,没有发挥其真正的价值。原因在于这些数据体量大、类型多、更新快,使得传统的数据挖掘技术难以对其进行处理,挖掘其内在价值。
近年来,从互联网行业兴起的大数据技术已推广至多个行业领域,但在电力行业的应用还处于探索阶段。基于大数据思维,研究其利用大数据技术提升公司分析决策水平,从而推动电力行业有效、可持续的发展具有重要的理论与现实意义。
2大数据应用及发展趋势
随着分析决策业务的不断提升、分析决策指标的不断完善、分析决策领域的不断拓展,以及分析决策信息化建设的不断推进,分析决策业务指标数据逐年量级递增。如此庞大、海量的数据,伴随的是如何对其进行采集、传输、处理和应用的相关技术,即大数据处理技术。
目前大数据分析的应用主要包括以下几方面。
1)可视化分析。大数据分析的从业人员、相关领域专家和普通用户都是大数据分析的使用者,实现可视化分析是他们对大数据分析最基本的要求。 通过可视化能够直观的呈现大数据的特点,同时能够非常容易的被使用者理解并接受[2]。
2)数据挖掘算法。数据挖掘算法是大数据分析的理论核心,数据本身的特点需通过不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现。因此被统计学家公认的各种统计方法才能深入数据内部,挖掘出隐含在数据中的巨大价值。同时,也因为这些数据挖掘算法,才使得大数据的处理更加快速[3]。
3)预测性分析能力。预测分析是大数据分析最重要的应用领域之一,从大数据中挖掘出特点,科学的构建相应的模型,之后便可以通过带入模型的新数据预测未来的数据[4]。
4)数据管理和数据质量。数据管理和数据质量是大数据分析的前提,为保证分析结果的真实和高价值,高质量的数据和有效的数据管理在学术研究和商业应用领域都是非常重要的[5]。
大数据的利用水平将成为提高企业核心竞争力、抢占市场先机的关键。充分挖掘利用大数据价值,并将其转化成实际生产力,将着实提升企业竞争优势。大数据将推动各个行业的信息技术应用,产生两大重要趋势。
1)数据资产化。在大数据时代,数据已经渗透到各行各业,逐渐成为企业战略资产。拥有大数据的规模、活性,以及采集、存储和运用大数据的能力,决定企业的核心竞争力。掌控数据就可以深入洞察市场,从而做出快速而精确的应对策略,这意味着巨大的投资回报,从而使数据成为企业的核心资产。
2)决策智能化。企业未来发展方向是实现决策智能化。在大数据时代,企业通过大量内、外部数据的采集、存储和分析,获取有价值的信息,并通过这些信息预测市场未来的需求,从而进行智能化分析决策,制定更加行之有效的战略,实现决策智能化。
3基于大数据技术的电网运营分析决策系统架构
基于大数据技术的电网运营分析决策系统架构如图1所示,架构分为5层:源数据层、数据抽取层、 支撑层、应用监控层及业务层。
源数据层包括结构化数据中心(Data Center, DC)、非结构化DC、海量历史DC、电网GIS DC四大数据平台。
数据抽取层包括Sqoop(SQL-to-Hadoop)和数据导入导出接口,其中通过Sqoop实现数据中心的结构化DC、非结构化DC、海量历史DC等多源的数据采集转换,实现数据在大数据平台中的分布式存储;数据导入导出接口实现大数据平台中数据的导入和导出。
支撑层包 括Hadoop、Spark、HBase及Hive。 Hadoop主要用来 实现数据 的分布式 存储及计 算; HBase主要基于Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distribute File System,HDFS)实现数据的列式存储;Hive实现数据仓库功能,提供Hibernate查询语言 (Hibernate Query Language,HQL)高级数据操作;Spark内存计算框架,用来弥补Hadoop对中小数据计算支持的不足。
应用监控层包括分布式存储管理模块和分布式监控模块。分布式存储管理模块主要实现对存储内容的可视化管理;分布式监控模块对Hadoop集群、 HBase数据库等系统的性能进行监控。
业务层包括用电量预测、售电量预测和电网运行负荷预测三大功能模块。用、售电量预测功能根据历史售电信息,考虑相关历史影响因子数据,采用多种预测模型实现电量预测。结合大数据技术,系统的电量预测功能能实现多层空间跨度、多层时间跨度及多行业的电量预测。在空间跨度上,系统能对省、市、县的具体电量进行预测;在时间跨度上,能对年、月、周、日的具体电量进行预测;在行业上,系统对可实现对第一产业、第二产业、第三产业及全社会电量的分别预测。电网运行负荷预测功能,通过对预测日的气象数据、工作日类型、节假日等数据的预测整理,寻找预测日的相似日,以相似日数据为历史数据,采用灰色模型法进行负荷预测,进而得出预测日96点负荷值。
4系统功能
系统登录页面如图2所示,用户通过系统管理员分配的用户名和密码,通过统一的用户登录模块, 经身份验证后进入系统。登录时,为用户提供了保存用户信息等选项。
系统提供年、月、日3种不同时间跨度的负荷预测,电网运行日负荷预测界面如图3所示,预测结果以96点曲线形式展现给用户,并提供今日实时值、 预测值及昨日实际值的对比展示。
系统同时提供日、月、年售电量预测,日售电量预测页面如图4所示,日售电量预测结果以曲线图形式展现,并通过绿、蓝、紫、红4种不同颜色,将当时的尖峰平谷值加以区分。
5结语
运营决策模型 篇5
1.1 国内外相关技术现状
随着基于IP的各种数据业务的兴起,资费模型不仅包括传统的时长、距离,还包括业务类型、服务质量QOS和数据安全级。随着互联网业务的竞争日益激烈,超出市场需求开发、提供新业务,并为之提供灵活可定制的计费模式成了电信运营商的竞争关键。同时也为IP数据计费的技术迅速发展提出了挑战。
当前的IP技术发展现状如下:
(1)基本技术已经成熟
目前的IP数据计费系统基本技术已经成熟,大致包括以下各个方面:
1)多种接入方式,目前常见的包括:拨号、ADSL、ISDN、数据专线等,均采用标准Radius协议进行。
2)计费模式基本确定:包括按流量、时长、带宽、Qo S、服务内容等依据进行计费。
3)系统结构一般采用多层模式:如全国中心、地市中心或省中心、县中心三层分布式体系结构。
4)模块化可扩展设计思路,既提供对现有系统的接口,又预留对以后系统的接口。
5)数据库:IP数据计费系统的数据库技术,一般采用主流的大型商业数据库系统,如INFORMIX、SQL SERVER、Oracle等,用来存储和处理有关的计费及业务信息。
(2)在软件开发上要解决的突出问题
电信数据业务运营及决策支持系统是一项系统工程,涉及面广,采用技术丰富,各种平台、系统之间的互联互通显得十分重要。目前,国内在软件方面,已经积累了许多经验,但有些技术还有待突破,主要包括如下几个方面:
1)综合多业务支撑能力:目前,国内宽带计费产品现状多为一种业务单独计费,多种计费系统并存。不仅给管理带来困难,而且增大了投资,系统交互出错的几率也大大增加。
2)缺乏针对业务流程的整体设计:多数系统仅仅实现单纯的计费功能,缺乏对于计费相关的其它支撑业务的支持。如营业受理、产品管理、资源管理、计费帐务、综合结算等。
3)业务支撑和业务分析分离:目前的业务支撑系统大多只能满足业务本身运营的需要,缺乏分析经营决策能力。支撑系统和决策系统数据交互不及时,统计分析与实际情况不同步,起不到应有的作用。
1.2 项目概述以及主要工作
宽带数据业务运营及决策支持系统将窄带拨号业务、宽带拨号业务、专线用户、内容增值业务等多种数据业务统一到一个系统平台上,提供业务分析和决策管理能力。在项目开发中,重点解决的问题包括:
(1)综合多业务支撑能力:系统整合多种业务计费于一体,解决了多种计费系统并存的问题,减少了管理压力,节约了建设投资,避免了系统交互出错的几率。
(2)业务流程的整体设计:本项目产品通过一体化全流程设计,能够支持营业受理、用户管理、资源管理、计费帐务、综合结算、增值业务管理等多种计费相关业务。
(3)业务支撑和业务分析分离:本项目产品根据电信业务数据建立面向主题的数据仓库,使运营支撑系统具有了强大的决策分析能力。
2. 项目设计
宽带数据业务运营及决策支持系统,是一套宽带增值业务运营支撑和分析决策软件,软件体系结构见图1。系统将窄带拨号业务、宽带拨号业务、专线用户、内容增值业务等多种数据业务统一到一个系统平台上,并提供业务分析和决策管理能力。
该系统首先解决了不必为每一种数据业务单独建设一套系统,从而减少计算机系统的部署数量,节省系统整体投资,减轻了系统维护的工作量;其次也缓解了统一出帐的压力,提高了决策管理水平,使用户能够享受到更为优质的服务。
系统通过协议总线实现对多种接入方式、多种增值业务以及提供对接口的其它系统用户进行认证、授权、采集和计费功能,业务逻辑层的统计分析、产品管理、认证计费、卡管理等业务通过总线平台和应用层进行数据交互,实现业务管理。各业务系统生成的数据通过数据库访问接口和数据库系统交互。
数据库中的源数据经过数据抽取、转换和装载(ETL)后,以规范的数据模型组织并存储在数据仓库中,形成业务经营信息数据源;然后按照统计分析的信息主题,建立相关的报表快照与多维模型,进行统计报表的生成和OLAP分析,同时可采用丰富的数理统计分析套件和数据挖掘工具套件,经过数据预处理,包括选取各种抽样方法,生成数据访问所需要的内容;最后这些信息通过GUI、WEB、API等方式,采取“推”“拉”的机制形成最终的信息视图展现给不同层次的人员。
3. 关键技术
3.1 关键技术
(1)跨平台结构设计:所有应用程序使用Java、标准SQL,标准C/C++,实现跨平台特性。
(2)大数据量多维库表设计:根据企业决策分析的目的不同,人们总是从不同的角度来分析和衡量企业的数据,观察数据的特定角度就是维,企业数据本身就是多维的。多维数据结构,即由维和数据的实际值组成的多维超立方体结构,能更好地支持多维分析和操作。
(3)分布式应用系统设计:目前建设宽带城域网的模式,有的是以省为单位,一次性地建设多个城域网。城域网的运营虽然是以城市为单位,但是国内电信企业的分布运营、集中管理的特点必然会导致系统互连的需求,所以系统必须采用分布式设计。
(4)模块化设计:提供的接口分为内部接口和外部接口。内部接口实现软件系统内部模块的统一,外部接口则根据计费、营帐方面的要求以及业务扩展要求设计,实现系统和其它系统的数据交互。
3.2 技术指标
(1)支持多种接入方式,如拨号、ISDN、专线、ADSL、有线电缆、以太网、光纤接入等。
(2)支持多种数据采集方式,如拨号认证、防火墙认证、网络流、日志数据采集、插件数据采集等。
(3)实现与现有运营支撑系统的良好接口,使其具有统一的网络管理平台,便于提供一体化的综合业务管理平台,即使将来增加新业务,也无须另行开发独立的软件。
(4)支持业务数据报表的实时统计分析,能够实现表格、柱状图、饼状图、直方图、三维图等多种展现模式。
3.3 关键技术可行性
(1)无关性设计
利用Java的跨平台特性设计前台客户端,实现业务的管理;利用Unix上的C++程序或Java的高速度,设计后台计费帐务等应用,用以处理业务逻辑;所有对DB的访问使用标准SQL,以便实现数据库的无关性。以上三者形成C/A/S结构,主要用于业务管理及业务使用部分。
在用户自服务及营业厅程序中使用B/S结构,通过JSP制作后台页面并访问数据库,前台仅通过浏览器即可完成所有的操作。这两部分使用B/S结构主要是考虑到用户服务的简便性和营业点分布维护的问题。
(2)多维数据库和多维分析方法
多维分析的主要功能,就是根据用户常用的多种分析角度,在设计时形成的特定的多维结构,能在查询时能尽快抽取到所要的信息,并快速地从一维转变到另一维,将不同角度的信息以数字、直方图、饼图、曲线等方式展现在用户面前。
利用多维结构对分析的有利支持和关系数据库海量数据存储和处理的优势,根据分析应用的需要,提供多维模型的两种物理存储:星型模型关系存储和多维数据库存储。
使用OLAP分析方法可以实现多维分析动作,一般有以下几种:旋转(Pivoting)、向上钻取和向下钻取(Drill up or Drill down,即根据维的层次提升所关心的数据或降低观察层次)和切片(Slice and Dice,即主要根据维的限定进行投影、选择等数据库操作,从而获取数据)。
(3)多域管理模式和接口预留
设计的时候,充分考虑到分布系统的特点,整体系统框架采用多域的管理模式,并且提供或预留接口给数据复制、统一用户及帐务数据、报表汇总、标准接口等分布系统必需的功能。
(4)外部接口设计
通过输出足够的标准格式信息,使得外部系统能够接续其它模块的功能。例如计费模块能够输出标准IDR消费详单,批价之后的费用详单以及汇总之后的帐单,从而使得不同的外部系统能够使用计费模块的接口继续完成帐务处理工作。
4. 项目的意义
系统可应用于多类客户,针对每类客户的独特需求,系统可以灵活定制模块功能、计费策略,并与客户已有的营业系统、帐务系统、客服系统实现无缝融合,还能及时对业务数据进行统计分析,为业务的快速、有效运营提供很好支撑。
摘要：介绍了宽带数据业务运营及决策支持系统的实现原理及方法,该系统将窄带拨号业务、宽带拨号业务、专线用户、内容增值业务等多种数据业务统一到一个系统平台上,并为运营商提供业务分析和决策管理能力。
关键词：解决方案,业务统一,业务运营及决策支持系统
参考文献
[1]Henry F.Korth&S.Sudarshan:DataBase System Concepts[M].北京:机械工业出版社,1999.
[2]YD/T1149-2001,IP网络技术要求——计费[S].
[3]YD/T1148-2001,网络接入服务器(NAS)技术规范——宽带网络接入服务器[S].
运营决策模型 篇6
一、运营战略决策概述
运营战略是指企业根据选定的市场和产品特点进行有关决策的规划、程序等。运营战略的作用就是在一定的区域内获取最大的优势支持企业的经营战略。企业运营战略可以范围总成本领先战略、差异化战略以及目标极具战略等。总成本领先战略是指企业在某个领域内使得自己的生产成本低于对手, 进而获得市场上领先的战略地位, 主要是得到价格竞争优势。企业在总成本战略目标下就有一定的规模优势、产量大的优点, 企业在采用总成本领先战略中要求企业能够严格控制费用, 最大限度的减小研究陈本, 为了达到这目标需要高度重视管理, 虽然在管理中也不能忽视质量以及服务, 但是低成本企业仍然能够获取高效益。
差异化战略要求企业的竞争特色与运营系统相匹配, 在差异化战略中需要注意成本因素。企业在应用差异化战略管理中需要保证各部门相互努力, 保证自身生产产品的单个方面或者是几个方面与其他企业的产品有明显的优势, 如产品功能、质量、品牌等。差异化战略在使用中需要加大投入产品设计和研发, 虽然相应地提高了产品的成本, 但是顾客也比较乐意接受较高的价格, 这些弥补了成本略施, 当前不少的企业都开始采用同差异化管理, 提高产品质量。
目标积聚战略是一种细分市场战略, 这种战略目标的前提条件是企业能够以更高的效果为市场的特殊顾客提供服务, 一般采用目标聚聚战略管理的企业也具有超越同行企业企业的发展潜力。企业在采用目标积聚战略管理中一般会将自己的经历集中在某个领域中。这些公司可以采用低成本战略, 也能够仅仅采用差异化战略, 采用低成本战略中, 将资源进行细分。大部分的服务企业的经营活动就是提供的服务, 因此在制定服务运营战略中需要以顾客为核心, 确定竞争重点, 为用户提供良好的服务。需要指出的是这些运营战略都能够使用在制造业以及服务业, 提高企业竞争力。
二、运营战略在企业管理中的作用
企业运营战略在企业发展中有非常重要的作用, 企业采用运营战略来进行管理, 就是确定长远目标实现资源的合理分配, 企业运营战略的内容包括了产品的开发设计等, 在运营战略目标的纸袋下, 企业需要合理使用自己的资源进行运营, 并不断实现战略性计划。运营战略的决策过程包括两个步骤, 需要先确定运营系统的功能目标的决策, 然后再开展运营系统结构的决策。运营战略在企业管理的应用中必须切合实际情况, 不能过高的追求不可实现的目标, 根据企业的自身情况确定战略目标, 合理匹配市场销售能力和企业的资源, 依照企业战略目标管理的形式和内容, 可以将战略目标分为不同的层次。
1.运营战略管理的层次和协调分析。战略目标与企业战略有非常重要的关系, 企业目标影响着企业未来经营方向的决策和定位, 在具体应用中, 企业需要先确定自身向市场提供何种产品和服务, 在为市场提供产品中采用的何种生产方式、生产规模等, 这些都对企业的定位至关重要。企业战略目标对生产经营系统的设计决策, 战略目标需要确定如何设计高效率的生产运作管理系统, 合理配置现有的企业资源, 并做出如何利用生产管理组织管理。战略目标也是企业经营战略决策, 是在运营系统构造相对比较完善的功能, 为企业运营管理提供决策信息。
战略目标在企业的管理中包括三个功能领域, 如市场营销、运营管理以及财务管理等, 这些功能领域的地位都是相同的。市场营销从具体的管理职能来进行分析主要开拓市场, 负责市场销售, 将企业的产品或者服务转化为商品价值。运营管理在具体的职能中主要担负内部的管理, 将企业生产需要的原材料等转化为产品或者服务, 投入到市场中。财务管理主要负责企业的资金管理, 合理进行资金的使用, 这三种功能都是相互联系的, 共同构成企业的管理系统。
2.企业运营战略的定位。企业的战略目标定位对企业的发展是至关重要的, 决定了企业盈利能力, 因此需要谨慎对待公司的战略地位, 企业的战略目标只有制定合理, 才能有效地提高企业的竞争优势, 提高竞争地位。影响企业产品的竞争力主要包括产品的质量、交货期以及成本几个因素, 运营管理的基本任务就是如何在高生产效率下提高产品或者服务的质量, 也就是向消费者提供良好的产品或者服务, 在此基础上还需要注意产品的成本控制, 采用合理的生产方式在保证产品质量的基础上缩短生产周期。当前企业在市场竞争压力逐渐加大, 竞争点不仅包括了生产的质量、生产速度, 还包括了企业研究新产品的能力、售后服务等, 因此企业在运营策略的定位中需要及时改变内容, 提高运营战略的效果。
在评估企业运营战略中, 需要首先考虑运营管理的有效性, 一般认为企业各种决策共同决定企业形成的竞争力, 但是企业的流程以及战略目标等并不是一致的, 也会因为市场的变化而出现变动, 因此流程管理是提高企业运营战略管理的重要方式, 分析企业的运营历史, 可以看到流程管理在产业化中与技术等息息相关, 企业在发展中需要不断推进各种新的管理哲学, 科学管理提高企业竞争力。
三、结束语
综上所述, 本文先简单分析运营战略决策相关知识, 重点分析运营战略决策在企业管理中的应用。企业想要在激烈的竞争中提高自身的竞争实力, 就必须采用相应的企业经营战略, 迎合市场发展需求, 促进企业的发展。
参考文献
[1]冷赟.运营战略在企业管理中的重要作用[J].现代营销 (学苑版) , 2012, 03:32.
[2]孔令夷.中国体育用品产业运营战略因素评估与对策[J].北京体育大学学报, 2013, 08:24-32+38.
运营决策模型 篇7
电商运营是任何一家电子商务企业重要的工作环节, 它不只是营销方案策划, 运营决策具有更广泛更深远的含义。电商的运营决策的过程需要考虑多个方面因素, 以获得有效的数据作为决策的依据, 主要从以下几个方面进行综合考虑:
1. 用户群定位。
在进行电商运营决策之前, 需要充分分析平台用户或产品用户的特点, 或者反过来分析, 什么样的用户群会对自己正在运营的平台 (产品) 感兴趣。用户群分析一般包括分析用户的通用属性:年龄层次、职业类别、收入等级、所在地理位置、消费水平, 还要分析用户群与平台相关的特殊属性:对平台产品的偏好、特定领域的消费习惯、可接受价格范围、需要解决的实际需求等。
2. 盈利模式设计。
盈利模式, 即企业电商可持续发展的模式, 简单来说就是回答钱从哪里来, 如何实现盈利。在运营策划过程中, 还需要分阶段构思。因为每一款产品刚推向市场不可能立刻得到用户的认可并产生实际利润, 而是需要实现阶段性的目标, 如饿了么、外卖超人、百度外卖等, 他们首先获取用户, 通过融资做大进一步占据用户群。第二步, 在足够大的用户基础上, 进一步发展其他业务, 同时进一步发展广告推广业务, 进一步扩大品牌影响力, 不断融资做大, 最终实现盈利。盈利模式的设计往往需要考虑很多因素, 时间节点、成本、风险、辅助环节因素等。
3. 分阶段推广计划。
产品推广一直以来都是电子商务行业中的重要环节。推广手段也随着互联网技术的发展而飞速发展。早期通过用户邮件搜集进行群发, 实现产品信息的广告效应。再往后, 就是搜索引擎优化, 提高定向搜索的排名, 提高品牌知名度。但是, 发展到现在, 电子商务平台已经不仅仅只有网站一种单一形式, 移动电子商务商务飞速发展的今天, 电商产品的推广展示舞台除了PC网站, 还多了手机网站、平台App和厂家App、微信公众号等诸多宣传推广渠道。在O2O盛行的时代, 为了让服务区域内的用户知道相关产品的存在, 更有诸多形式的线下推广活动。作为电商企业的运营策划, 实现分阶段分类人群的产品定向推广, 是一门很深的学问。当然, 推广计划也要建立在前述的“用户群定位”、“盈利模式”的基础之上。
4. 法律规范与风险评估。
电子商务设计各行各业都受到法律规范的制约。前一段互联网上比较火的共享经济产品, 滴滴打车、神州专车、妈妈味道、爱大厨、尝点等O2O平台, 曾经因为法律法规存在不完善, 允许很多灰色经营者的加入, 导致服务供应者的质量良莠不齐。但正因为环境的宽松, 2015年可以说是共享型O2O产品最鼎盛的一年。2016年上半年两会期间, 一系列管理办法的出台, 对共享型经济产品带来了巨大的冲击, 很多互联网公司也因此耗费巨大成本进行运营决策调整。
5. 用户社区的经营设计。
用户社区运营是近年来比较热门的电商运营手段之一, 主要包括线上活动和线下活动两种。线上社区, 比较典型的形式如“微群”社区、“粉丝团”、“爱粉丝”等。甚至有些企业采用名人效应, 通过微信群、qq群等工具建立消费者社区, 盘活已有消费用户资源。进一步扩大自身平台的品牌效应。线下活动主要是开展粉丝与大咖的见面会, 让用户体验到更多的附加价值, 进一步提高用户对平台的粘度。
6. 客服体系的培训。
用户通过平台进行消费享受服务后, 肯定并不仅仅满足与产品本身, 还需要服务。因此客服的质量直接决定了电商平台的用户体验。一般大平台都会提供很多的客服在线, 作为中小企业更应该合理设计自己的客服体系。例如建立自己的客服机器人应对常见问题的解答, 聘请客服专员负责在线实时问答, 授予客服一定的权限可以操作订单的信息, 让消费者获得更好的用户体验。
7. 用户反馈信息的收集。
用户反馈信息对电商企业及早发现问题、调整商业计划、优化服务等方面意义尤为重要。绝大部分用户不会主动提供反馈信息, 用户的时间也是很宝贵的, 他们只会把自己的时间放在平台最核心的业务上, 获取他们需要的信息。用户虽然是信息的来源, 但他们提供信息的手段不能局限于填写。有经验的运营策划会将信息获取的方法融入到平台功能的设计上。例如用户浏览商城的轨迹、消费历史数据、用户访问时间和频次、用户所在位置等。让用户在使用平台功能的同时就已经是在提供有效反馈。
8. 营销策划。
营销策划是运营策划中最具魅力的一个环节。通过用户消费心理分析、政策制度分析、营销工具分析、产品特性分析, 设计出一整套有利于产品促销的销售策略。最近1~2年比较火热的营销手段, 莫过于“拼团”, “砍价”和“秒杀”。但并不是每一种营销手段都适合企业自己的产品, 这个营销手段的设计需要企业针对自身平台的特性和服务区域的特点和用户群来精心设计, 这样才能取得较好的运营效果。
二、总结
综上所述, 电商运营决策流程中, 用户分析需要足够多的用户属性数据;盈利模式分析设计需要足够多的同行业对比、区域性竞争数据;分阶段推广计划需要掌握用户群的消费特性数据;用户反馈, 需要收集整理用户的使用习惯数据;营销策划需要分析产品和用户之间的关联关系数据。运营策划的过程, 环节很多, 覆盖知识面很广, 其最核心的决策依据还是数据的收集与融合, 这些数据或来自线上, 或来自线下。由此可见, 只有充分重视线上、线下数据的收集和分析才能作出科学正确的运营决策。
参考文献
运营决策模型 篇8
供应链协同决策是指成员企业在战略、战术、运营等多个层次的协同运营过程中,成员企业(决策群体)需要对协同过程中的每一个决策问题提出多种方案,从中选择最优方案并执行。供应链协同决策在决策流程、决策目标、侧重点等与群体决策存在差别,供应链协同决策不存在Pareto原则、强调共识性和具有动态决策。实践中,常因缺少合适的理论依据和方法支持而存在决策效率低下久拖不决、决策失败的现象。
供应链协同决策是多目标决策,且决策问题通常具有模糊性,多目标多人决策和模糊多目标多人决策是建立供应链协同决策的有效方法。通过以上方法得出的最优解,仍需要处理决策人(成员企业)对最优解的共识程度。如何获得具有较高共识程度的最终方案,本文将在模糊多目标多人决策模型的基础上,结合选举理论和集对理论进行建模尝试
2 决策流程
完成初步的多人决策后的处理步骤应当进行以下四个判断:(1)最优解得票数是否过半;(2)最优解是否以较大优势胜出;(3)当得票数不过半且以较大优势胜出时,决策群体进行充分沟通,决定是否进行多轮决策或进入最优解的共识度评价环节;(4)对最优解进行共识度评价。对这四个步骤的处理可构成供应链协同决策流程,如下图所示。
上图所示流程解释如下:多人决策后处理(1)对最优解进行判断,最优解得票数过半则到处理(4),否则处理(2)对最优解进行判断,最优解以微弱多数胜出则回到处理(1),否则处理(3)对最优解进行处理,如果决策群体充分沟通后重新决策则回到处理(1),否则进行处理(4),选择适当的评价方法对决策结果进行评估:如果不能通过(支持率低或共识程度低),则需要对决策问题本身进行评估和修改(如修改目标值),然后再重复上述决策过程;否则获得最终决策结果。下面通过算例来说明以上建模过程。
3 供应链协同决策算例
例1假设某供应链由供应商、核心企业、分销商、物流企业等10家企业组成,与另外5位咨询专家组成一个15人的决策群体。现就供应链合作生产与销售某产品的3个候选方案进行决策。候选方案由5个目标构成:投资总额(f1)、净赢利额(f2)、风险程度(f3)、潜在价值(f4)、竞争对手反击程度(f5)。决策人需要综合考虑以上多个目标,以选择一个最优方案,各方案的目标值由给出
以上各目标之间存在一定矛盾性,例如投资总额与净赢利额、投资总额与风险程度等都难以同时达到最优。试用模糊多目标多人决策方法确定3个候选方案的优劣排序。
解15个决策者Pk(k=1,2,…,15)组成多人决策群体P={P1,P2,…,P15}。每个Pk都有5个目标,决策空间记为X={x1,x2,x3}。求解分为3个步骤。
步骤1,每个决策人求解多目标决策问题。
先将F转化为目标相对优属度矩阵。由题设可知:对因素f5(竞争对手反击程度)的评价是模糊的,方案x1,x2,x3中因素f5评价值分别为“中”、“高”、“低”,设其相对优属度分别为0.5、0.75和1.0;f1、f4为效益型目标,f2、f3为成本型目标,采用区间法计算其相对优属度。可得目标相对优属度矩阵为
每个决策人对式(1)进行多目标决策,不同决策人可能选择不同的决策方法。假设决策人P1采用极大极小方法,得
即决策人P1认为方案x3为最满意方案(风险最小),对方案集X的排序结果为x3>x2>x1,极大极小方法是一种保守方法。其他决策人Pk(k=2,…,15)可能采用其他决策方法,从而得到对方案集X的排序的不同结果。例如,决策人P2采用极大极大方法(一种冒险方法),对方案集X的排序结果为x1>x2>x3。求出所有Xk*(k=1,2,…,p)后,进行下一步。
步骤2,求解多目标多人决策问题。
对15个决策人关于方案集X的排序结果进行分类统计,假设统计结果如下表所示。
针对上表排序结果,本例选用康铎尔瑟特选择函数方法来求解。可得,认为方案x3优于x2的决策人数为:│{k│x3>kx2(k=1,2,…,5)}│=4+3=7。
类似地,可得到其他排序方式的优选方案人数,由矩阵C给出
康铎尔瑟特选择函数为
式(2)中,│{k│xj>kxt(k=1,2,…,p)}│表示集合{k│xj>kxt(k=1,2,…,P)}的元素个数,即认为xj优于xt∈X/{xj}的决策者人数。于是,由c(xj)(j=1,2,…,n)从小到大的顺序可得多人决策群体对方案集X的优劣排序。c(xj)表示多人决策群体中认为方案xj优于其他方案的最少决策者人数。可得:c(x1)=5,c(x2)=8,c(x3)=7。
因此方案集X的多人决策群体优劣排序为x2>x3>x1,方案x2为最优方案。
步骤3,判断最优方案的优势程度,改进决策过程。
方案x1,x2,x3的优势程度分别为25%、40%、35%。方案x2与方案x3的优势程序接近,且不满足简单多数规划(最优方案x2低于50%得票数),出现:(1)最优方案票数不过半;(2)最优方案微弱优势取胜(实际中可自行设定微弱优势取胜的标准,如选票数相差不超过10%)。需要利用上图所示流程进行处理。
4 基于集对分析的决策结果评价
集对的联系度表达式为
式(3)中的N为所论集对所具有的特性总数;S为集对中两个集合共同具有的特性;P为集对中两集合相互对立的特征数。F=N-S-P;NS,NF,NP分别称为所论两集合在指定问题背景下的同一度、差异度、对立度;i为差异度的系数,i∈[-1,1]。j为对立度系数,规定取值为-1。为便于计算和描述,可令NS=a,NF=b,NP=c,得
式(4)中a、c为相对确定,b为相对不确定,且a+b+c=1。例2假设例1中,决策结果为x2>x3>x1,方案x2为最优方案。现让所有决策人对最优方案进行认可度评价,评语集为V={“认可”、“说不清楚”、“不认可”}。经过统计后,表示“认可”的人数为6人,表示“说不清楚”的人数为5,表示“不认可”的人数为4人。该决策的认可度评价记为
式(5)可记为
i=0.4,即可把b=0.33中的确定部分分离出来。
0.53是对最优方案评价的分值。假设评价等级的分值范围为:μ≥0.6为“优”,0.4≤μ<0.6为“中”,μ<0.4为“差”。则当前最优方案的评价结果属于“中”。由于b=0.33,说明最优方案还需要较大的改进;c=0.27,说明最优方案存在着明显的不足。
5 小结
管理实践中,一般要求决策方法简便易行和实现快速决策的目标。为满足供应链协同决策既要求具有科学性和高效性,也需要控制决策成本的目标,一般采用基于网络的群体决策支持系统来作为实现工具,本模型可作为这类群体决策支持系统模型库中的一种。
参考文献
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